Colloque

Le rôle de l’intelligence artificielle dans la transformation du secteur bancaire

Manuel Morales

Membre a labase

Manuel Morales : Université de Montréal

Résumé de la communication

Dans les dix dernières années nous avons été témoins de l’évolution du concept d’intelligence artificielle vers une notion qui a capturé l’imaginaire collectif avec ses promesses de transformation. L’apprentissage automatique et ses applications phares : Alpha Go, la voiture autonome, la reconnaissance d’image, la traduction automatique, etc., ont créé des attentes au niveau du potentiel de transformation de certains secteurs d’activité économique. Historiquement, le secteur bancaire est une sorte de paquebot qui a du mal à changer de direction. Au niveau de l’innovation technologique, les banques se sont fait dépassées par l’écosystème fintech en terme d’agilité. Au moment où les banques essaient de rattraper le coup, il est important d’avoir un regard critique sur les promesses de l’intelligence artificielle et ceux qu’elles veulent dire pour le secteur bancaire. Dans cette présentation, on va discuter du potentiel de transformation que l’intelligence artificielle apporte au secteur mais aussi les défis que cette transformation représente. Nous discuterons de ces questions autour de quelques exemples d’application de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire.

Résumé du colloque

Les développements récents en intelligence artificielle (IA) et particulièrement dans le domaine de l’apprentissage machine ont mené à des percées technologiques importantes (Le Cun, Bengio et Hinton). L’IA permet de créer des systèmes de traitement du langage naturel, de reconnaissance de la voix, de l’image ou de reconnaissance faciale. Elle permet aussi de créer de la musique, des textes littéraires ou d’autres contenus artistiques. Elle trouve des applications en transport, en droit, en finance ou en médecine.

Par exemple, le Naval Medical Center de San Diego et Google AI auraient récemment développé un système capable de détecter des cellules cancéreuses du sein avec une fiabilité de 99 %, un taux supérieur ou équivalent à celui des pathologistes humains dans bien des cas. Dans leur livre The Second Machine Age, Erik Brynjolfsson et Andrew McAfee montrent comment l’IA peut transformer le monde du commerce en permettant d’automatiser ou d’optimiser des procédés existants, mais aussi en créant des modèles d’affaires complètement nouveaux, comme pouvaient l’être Facebook ou Google à leur époque.

Bref, l’IA nous promet une hausse de la productivité, de meilleurs soins de santé ou l’accès à de nouveaux savoirs. Mais elle n’est pas sans soulever des enjeux importants. Premièrement, on en sait peu sur les incidences de l’IA et sur la transformation de la dynamique sociétale. Deuxièmement, ce qu’on sait soulève des inquiétudes : comment rendre des comptes de l’usage d’une technologie dont la complexité interne dépasse parfois la capacité de compréhension des êtres humains? Comment éviter la discrimination algorithmique, les violations de la vie privée ou l’opacité souvent associées à l’usage de ces technologies? Comment réduire l’accroissement des inégalités économiques et l’apparition d’une nouvelle fracture numérique? Finalement, comment s’assurer de la juste appropriation de ces technologies par tous les acteurs impliqués, incluant ceux de la société civile?